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  Référentiel technique national Ce guide fait partie du référentiel technique national, conformément à l'arrêté du 16 avril 2021 relatif au dispositif national de surveillance de la qualité de l'air ambiant.  Il a été approuvé en CPS (comité de pilotage de la surveillance) du 12 juin 2025. Mise en application : 15 septembre 2025. Ce guide annule et remplace la version de 2018   Ce document constitue une mise à jour de la première version du guide méthodologique pour la mesure de la composition chimique des particules submicroniques non-réfractaires (NR-PM1) par ACSM (Aerosol Chemical Speciation Monitor). Il concerne l’utilisation des ACSM de type quadripôle (Q-ACSM), fabriqués par la société « Aerodyne R.I. ». Cette version modifiée du guide porte d'abord sur une réorganisation des différents chapitres de l'ancienne version, suivie d'une réévaluation des critères de validation des données. Cela concerne en premier lieu les paramètres d’assurance et contrôle qualité (QA/QC) des données (par exemple : Airbeam, humidité relative, température du vaporiseur, etc.), ainsi que l'ajout de méthodologies pour certaines opérations de maintenance. Dans un deuxième temps, une mise à jour des procédures de validation environnementale a été réalisée, notamment concernant la balance ionique et la comparaison avec des mesures externes. Une nouvelle section dédiée à la validation annuelle et aux différentes vérifications à effectuer a également été ajoutée. Enfin, le dernier chapitre, traitant de l'intégration des données dans les postes centraux, a également été mis à jour après concertations avec les Associations agrées de surveillance de la qualité de l’air (AASQA). Ce guide ne constitue pas un mode opératoire ou un manuel d’utilisation. Le lecteur est invité à se reporter au manuel fourni par le distributeur pour les informations relatives au fonctionnement de l’instrument lui-même. Ce document s’attache à recenser les bonnes pratiques, les fréquences de maintenance ainsi que les étapes de validation des données à respecter. Il a été rédigé sur la base des documents des constructeurs, des échanges avec le distributeur, de l’état de l’art scientifique et des bonnes pratiques mutualisées dans le cadre du réseau européen ACTRIS, ainsi que des retours d’expériences des utilisateurs des AASQA émis notamment lors des réunions du « Groupe Utilisateurs ACSM ». Ce guide relatif à l’utilisation des ACSM pourra être remis à jour en fonction des retours d’expériences des utilisateurs, des préconisations du constructeur ou des avancées de l’état de l’art scientifique international.

Ce rapport présente les performances des prévisions nationales opérées dans le cadre de la plateforme Prev’Air (www.prevair.org) pour l’année 2023. L’objectif est de montrer des éléments d’appréciation de la qualité de la production Prev’air. Ce rapport traite successivement de l’évaluation des prévisions des concentrations des quatre polluants O3, NO2, PM10 et PM2.5, fournis quotidiennement par le système Prev’Air, du jour courant J jusqu’à J+3. L’estimation du comportement des outils est réalisée grâce à des indicateurs statistiques qui permettent de comparer les résultats de modélisation avec les observations validées de la base de données nationale GEOD’air, elle-même alimentée par les AASQA (associations agréées de surveillance de la qualité de l’air) et développée par le LCSQA. Une attention particulière est portée à l’évaluation des performances de Prev’Air concernant la détection des seuils réglementaires. Cet exercice a pour objectif d’estimer l’aptitude des modèles à prévoir spécifiquement les épisodes de pollution. L’ozone est évalué sur une période de 6 mois comprenant les mois de l’été 2023 (avril à septembre). Les autres polluants (PM10, PM2.5, NO2) sont évalués sur l’ensemble de l’année 2023. L’année 2023 a connu peu d’épisodes de pollution persistants d’ampleur nationale. L’évaluation de ces épisodes est effectuée à la fois sur les prévisions brutes de Prev’Air et sur les prévisions avec adaptation statistique, qui visent à corriger les biais systématiques du modèle brut par un processus d’apprentissage historique en fonction des conditions météorologiques. Cette prévision corrigée statistiquement sert généralement de référence à l’expertise de l’équipe Prev’Air pour la communication en cas d’épisode de pollution de l’air, et sert également de base aux calculs du module AMU, qui vérifie les critères de l’arrêté mesure d’urgence[1]. Les prévisions Prev’Air pour les DROM des caraïbes ont également été évaluées. Les prévisions sur les DROM de l’océan Indien, produites à partir de mai 2022, sont, quant à elles, évaluées pour la première fois dans ce rapport. Dans l’ensemble, le comportement de Prev’Air est satisfaisant avec une bonne aptitude à respecter les objectifs de qualité définis dans le référentiel technique national[2] (RTN), qui a établi ces valeurs cibles pour les différents scores concernant l’ozone et les PM10. Le RTN définit aussi le contenu à faire figurer dans les rapports annuels d’évaluation des plateformes de prévisions constituant le référentiel technique national. Les prévisions avec adaptation statistique disponibles sur la métropole respectent les objectifs de performance et ont permis la plupart du temps d’anticiper l’occurrence des épisodes de pollution et d’identifier les principales zones affectées. Les prévisions brutes rencontrent plus de difficultés à satisfaire les objectifs de qualité, notamment dans les DROM. La composition chimique des particules (PM1) et du carbone suie prévue par Prev’Air a été évaluée avec l’aide des données CARA[3]. Dans l’ensemble, ces performances sont stables par rapport à l’année précédente.   [1] Arrêté du 7 avril 2016 relatif au déclenchement des procédures préfectorales en cas d'épisodes de pollution de l’air    ambiant [2] https://www.lcsqa.org/fr/referentiel-technique-national [3] Favez et al. (Atmosphere, 2021) CARA program   Performances of Prev’air in 2023   This report presents the performances in 2023 of the national forecasts carried out within the Prev'Air platform (www.prevair.org). The objective is to assess the quality of Prev'Air production. This report deals successively with the evaluation of the O3, NO2, PM10 and PM2.5 concentrations forecasts, daily provided by the Prev'Air system, from day D to D+3. The behavior of this system is estimated using conventional statistical indicators, which allow the modelling results to be compared with validated observations from the national GEOD'air database, itself fed by the AASQA (accredited air quality monitoring associations) and developed by the LCSQA. Particular attention is paid to the evaluation of Prev’Air’s forecasts regarding the detection of regulatory thresholds. The objective of this exercise is to estimate the capacity of the models to specifically anticipate pollution episodes. Ozone is evaluated over a period of six months including the months of summer 2023 (April to September). The other pollutants (PM10, PM2.5, NO2) are assessed over the whole year 2023. Few persistent episodes of national scope were noted during 2023. The evaluation of these episodes is carried out both on Prev’Air’s raw forecasts and on the statistical adaptation of CHIMERE which aims at correcting the systematic biases of the raw model through a historical learning process based on meteorological conditions. This statistically corrected forecast generally serves as a reference to the expertise of the Prev’Air team for communication in the event of an air pollution episode. It is also a base for the calculations of the AMU module, which checks the criteria of the emergency measure decree[1]. The Prev'Air forecasts for the Caribbean DROMs have been assessed as well. The forecasts for the Indian Ocean overseas territories, produced from May 2022, are evaluated for the first time in this report. On the whole, the performance of Prev’Air is satisfactory with a good ability to meet the quality objectives defined in the national technical reference document[2] which established these target values for the different scores for ozone and PM10. This document also defines the content to be included in the annual evaluation reports of the forecasting platforms involved in the national air quality monitoring system. The forecasts with statistical adaptation match the performance objectives and have mostly allowed to anticipate the occurrence of pollution episodes and to identify the main affected areas. Raw forecasts are less satisfactory to comply with the quality objective, particularly in the DROM. Elemental carbon and composition of PM1 predicted by Prev’Air was assessed using CARA[3] data. Overall, those performances are stable compared to the previous year.   [1] Decree of 7 April 2016 relating to the triggering of prefectural procedures in the event of episodes of ambient air    pollution [2] https://www.lcsqa.org/fr/referentiel-technique-national [3] Favez et al. (Atmosphere, 2021) CARA program   .

  La surveillance de la qualité de l'air est essentielle pour que les villes puissent élaborer des plans de gestion favorables à la santé de la population. L’apparition et la démocratisation de solutions de mesure facilement déployables et autonomes ont conduit à considérer de nouveaux paradigmes pour les stratégies de surveillance à l’échelle urbaine. Parmi les nouvelles méthodes envisagées, la surveillance mobile de la qualité de l'air à l'aide de capteurs peu coûteux déployés sur des flottes de véhicules de routine présente de nombreux avantages comme la détection en continu et à moindre coût de variations de polluants à petite échelle dans les villes. A ce jour, il n’existe que peu d’études sur l’évaluation des performances métrologiques de telles solutions de mesure mobiles. Ce manque est notamment dû à l’absence de méthodes et d’outils permettant de réaliser de telles études. Cette note propose une revue bibliographique des différentes méthodes de prélèvement des particules en mobilité. Ces méthodes visent à limiter les biais et les modifications des aérosols prélevés afin que les échantillons puissent refléter le plus fidèlement possible la composition, la taille, et la concentration des particules présentes dans l'air étudié. Parmi l’ensemble des solutions techniques considérées, les sondes à corps d’oblong, bien que plus complexes à concevoir, proposent une approche adaptée à une mise en œuvre sur le terrain en assurant de manière passive la conservation d’une isocinéticité relative sur plage de vitesse identifiée. L’objectif est ensuite, sur la base de ce travail, de pouvoir sélectionner une ou des solutions disponibles sur le marché, permettant de proposer un outil portatif de mesure de référence des particules en mobilité adapté à la surveillance de la qualité de l’air ambiant. Review on mobile aerosol sampling systems Air quality monitoring is essential for cities to develop management plans that promote public health. The emergence and widespread adoption of easily deployable and autonomous measurement solutions have introduced new paradigms for urban-scale monitoring strategies. Among the new methods being considered, mobile air quality monitoring using low-cost sensors deployed on routine vehicle fleets offers numerous advantages, such as continuous and cost-effective detection of small-scale pollutant variations within cities. To date, few studies have evaluated the metrological performance of such mobile measurement solutions. This gap is largely due to the lack of methods and tools necessary to conduct such evaluations. This note proposes a bibliographic review of the various particle sampling methods used in mobility. These methods aim to minimize biases and alterations to the sampled aerosols, ensuring that the samples accurately reflect the composition, size, and concentration of particles present in the studied air. Among the technical solutions considered, oblong-bodied probes, although more complex to design, offer an approach well-suited for field implementation. They ensure, in a passive manner, the conservation of relative isokinetic conditions over an identified speed range. The goal, based on this work, is to identify one or more commercially available solutions to propose a portable reference tool for mobile particle measurement, tailored to ambient air quality monitoring.

L’article 27 de l’arrêté du 16 avril 2021 relatif au dispositif national de surveillance de la qualité de l’air ambiant dispose que le LCSQA est tenu d’« effectuer le suivi du coût de la mise en œuvre de la surveillance » de la qualité de l’air. Tel est l’objet de ce rapport qui analyse les évolutions budgétaires du dispositif, sur les années 2017-2021. En 2021, le financement total du dispositif national de surveillance de la qualité de l’air est de 87,1 M€, ce qui représente une augmentation de 3% sur 5 ans et de 14% par rapport à l’année 2020. En 2021, l’Etat finance le dispositif national de surveillance de la qualité de l’air par des subventions, à hauteur de 45% et par des moindres recettes fiscales via la taxe générale sur les activités polluantes (TGAP) à hauteur de 26%. La part du financement des AASQA représente en moyenne 92,9% du financement total de la surveillance de la qualité de l’air sur la période. Cette proportion est passée de 93,3% en 2017 à 92,9% du financement total en 2021. Sur ces 5 années, les financements des AASQA ont augmenté de 2,4% passant de 78,9 M€ en 2017 à 80,8 M€ en 2021. La part du financement du LCSQA représente en moyenne 6,7% du financement total de la surveillance de la qualité de l’air sur la période ; il est passé de 6,0% du financement total du dispositif en 2017 à 6,7% en 2021. Le financement du LCSQA a augmenté de 18,3% sur cette période, passant de 5,1M€ en 2017 à 6,0M€ en 2021. La part du financement de la mise en œuvre opérationnelle de Prev’Air représente en moyenne 0,4% du financement total de la surveillance de la qualité de l’air sur la période. Le financement de la mise en œuvre opérationnelle de la plate-forme Prev’Air est en baisse de 44,0% sur 5 ans, passant de 536k€ en 2017 à 300k€ en 2021. De par sa structure et son mode de financement, seul le coût de mise en œuvre opérationnelle du système Prev’Air, hors travaux de développement scientifique, peut être estimé aisément.   Funding follow-up for the national air quality monitoring system over the 2017-2021 period Article 27 of the order of April 16, 2021 relating to the national ambient air quality monitoring system provides that the LCSQA is required to "monitor the cost of implementing monitoring" of air quality. This is the purpose of this report, which analyzes the quantified changes to the system over the last 5 years. In 2021, the total funding for the national air quality monitoring system is €87.1 million, which represents an increase of 3% over 5 years. In 2021, the State will finance the national air quality monitoring system through subsidies, up to 45% and through lower tax revenue via the general tax on polluting activities (TGAP) up to 26%. AASQA funding represents 92.9% of total air quality monitoring funding over the period, increasing over 5 years from 93.3% in 2017 to 92.9% of total funding in 2021. In 5 years, AASQA funding has increased by 2.4% from €78.9 million in 2017 to €80.8 million in 2021. The financing of the LCSQA represents 6.7% over the period with an increase over 5 years, going from 6.0% of the total financing of the scheme in 2017 to 6.7% in 2021. Funding for the operational implementation of the Prev'Air platform is down 44% over 5 years, from €536k in 2017 to €300k in 2021. Due to its structure and method of financing, only the cost of operational implementation of the Prev'Air system, excluding scientific development work, can be easily estimated. Funding for the operational implementation of Prev’Air represents 0.4% of the total funding for air quality monitoring over the period.

Le dicamba, le piclorame et le quinmérac font partie de la liste des substances cibles de la Campagne Nationale Exploratoire sur les Pesticides (CNEP) réalisée par l’Anses, le réseau des AASQA et l’Ineris en tant que membre du LCSQA, entre juin 2018 et juin 2019. L’analyse du dicamba, du piclorame et du quinmérac dans les prélèvements d’air ambiant, en phase particulaire, a fait l’objet d’un précédent rapport (ici). L’objectif de ces travaux est de déterminer l’efficacité de piégeage de ces substances lors du prélèvement. Les tests d’efficacité de piégeage du prélèvement du dicamba, du quinmérac et du piclorame ont été réalisés conformément à la norme XP X43-058 « Air ambiant - Dosage des substances phytosanitaires (pesticides) dans l'air ambiant - Prélèvement actif » (Septembre 2007), sur deux appareillages : un préleveur séquentiel bas débit « Partisol » et un préleveur séquentiel haut débit « DA80 » de la société suisse DIGITEL. La détermination de l’efficacité de piégeage du prélèvement est étudiée à trois niveaux de concentration dans l’air ambiant : 1, 10 et 100 ng/m3. Le précédent rapport (ici) détaillait la méthode d’analyse par LC/MS2. L’extraction était alors réalisée aux ultrasons par de l’eau acidifiée pH2 à l’acide chlorhydrique (0,1% HCl à 37%), suivant les préconisations d’extraction détaillées dans le rapport "métrologie du glyphosate et de ses métabolites en air intérieur et extérieur : tests de prélèvements actifs" (2012). L’acide chlorhydrique n’étant pas conseillé sur les analyseurs de spectrométrie de masse (MS), des essais complémentaires sur les milieux d’extraction possibles ont été réalisés lors de cette étude. Ils ont permis de mettre en évidence que l’eau (EMQ) ou l’eau acidifiée pH2 avec de l’acide formique (0,9% d’acide formique) (EMQ pH2) permettent d’obtenir des rendements d’extraction proches de 100%. Les filtres issus des tests d’efficacité de piégeage ont donc été extraits à l’eau ultrapure non acidifiée (EMQ). Les résultats des tests d’efficacité de piégeage réalisés en janvier et février 2021 ont permis de mettre en évidence que : Pour le dicamba, aucune des conditions de prélèvement testées n’est efficace pour son piégeage sur filtre quartz. Pour le piclorame et le quinmérac, le prélèvement sur filtre quartz par le préleveur Partisol, pendant 1 semaine, est le plus adapté quel que soit le niveau de concentration dans l’air.     Dicamba, quinmerac and picloram trapping efficiency tests.   Dicamba, picloram and quinmerac are part of the list of target substances of the National Exploratory Campaign on Pesticides (CNEP) carried out by Anses, the AASQA network and Ineris as a member of the LCSQA, between June 2018 and June 2019. A previous report described the analysis of dicamba, picloram and quinmerac in ambient air samples, in the particulate phase (here). The objective of this work is to test the trapping efficiency of the sampling for these substances. The trapping efficiency tests for dicamba, quinmerac and picloram were carried out in accordance with standard XP X43-058 « Air ambiant - Dosage des substances phytosanitaires (pesticides) dans l'air ambiant - Prélèvement actif » (September 2007), on two devices: a “Partisol” low flow sequential sampler and a high-speed sequential sampler “DA80” from the Swiss company DIGITEL. The determination of the sampling trapping efficiency was studied at three concentration levels in ambient air: 1, 10 and 100 ng / m3. The previous report (here) detailed the LC/MS2 analytical method. The extraction was then carried out by an ultrasonic extraction with acidified water pH2, with hydrochloric acid (0.1% HCl at 37%), according to the extraction recommendations detailed in report "métrologie du glyphosate et de ses métabolites en air intérieur et extérieur : tests de prélèvements actifs" (2012). As hydrochloric acid is not recommended for mass spectrometry (MS) analyzers, additional tests on the possible extraction medium were carried out during this study. It was demonstrated that extraction with water (EMQ) or acidified water pH2 (EMQ pH2) with formic acid (0.9% formic acid) could lead to yields close to 100%. The filters resulting from the trapping efficiency tests were therefore extracted with ultrapure water (EMQ). The results of the trapping efficiency tests carried out in January and February 2021 showed that: For dicamba, none of the sampling conditions tested is effective for its trapping on a quartz filter. For picloram and quinmerac, sampling on a quartz filter using the Partisol sampler, for 1 week, is the most suitable regardless of the level of concentration in the air.